• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1174-1177
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• 2008

이상기후기간동안 유역의 수문 변화는 강수변화와 기온변화 등 복합적인 상관관계에 의하여 나타난다. 우리나라 지역의 최근 강수변화는 연 강수량의 증가 추세를 보이나 기온 또한 상승하므로 강수효율의 연변화, 월변화 및 지역 변화특성의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강수변화와 기온변화의 상관관계로 나타나는 월강수량을 월 증발량으로 나눈 P-E비 즉 강수효율을 분석하였다. 이상기후기간과 평년에 대한 강수효율 분석 결과 강수량의 영향이 지배적이고 기온이 강수효율에 미치는 영향은 미미하다 하겠다. 일반적으로 연 강수효율은 엘리뇨>평년>라니냐기간 순으로 나타난다. 이러한 일반적 특성과 달리 도시화된 서울과 인천지역의 연강수효율은 기후에 따른 차이를 발견할 수 없으나 연 강수효율과 달리 월 강수효율변화는 매우 큼을 보였다. 고도 200m 이상인 점과 섬이라는 지역 특성으로 인하여 울릉도는 평년>라니냐>엘리뇨라는 타 지역과 상반된 강수효율 분포를 보였다. 남부지역으로 갈수록 엘리뇨해의 강수효율이 높은 것으로 보아 엘리뇨의 영향을 더 많이 받는 지역은 북부지역 보다는 남부지역 이라는 것을 알 수 있다. 엘니뇨해의 7, 8월의 강수효율이 높게 나타났으며 이는 엘니뇨해의 7, 8월의 강수량이 많다는 것을 의미한다. 또한 엘리뇨 기간 9, 10월 강수 효율은 평년에 비하여 낮게 나타났다. 라니냐해의 강수효율 분포를 살펴보면 6, 9월에 강수효율이 높게 나타났으며 11, 12월 강수효율이 평년에 비하여 낮게 나타났다. 서울, 강릉, 울릉, 부산, 광주, 여수, 제주지역의 강수효율이 타 지역에 비해 높게 나타났다. 서울, 부산, 광주 지역은 고도의 도시화로 인해, 강릉, 울릉도, 여수, 제주 지역은 해양과 인접한 지형적 특성 때문이라 판단된다. 강수효율 또한 강수량이 집중되는 5월부터 8월까지 증가하는 것으로 나타났다. 나머지 달은 대부분 감소하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.87-91
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• 2011

강수는 지역에 따라 발생양상이 매우 다른 자연현상 중 하나이다. 이러한 강수를 효과적으로 분석하여 확률강수량을 산정하기위해서 수문학에서는 다양한 방법이 시도되어 왔다. 우리나라에서는 지점빈도해석을 통한 확률강수량을 주로 사용해왔으나 최근 들어 Hosking and Wallis(1997)가 제안한 지역빈도해석을 활용을 적극 도모 하고 있는 중이다. 이러한 지역빈도해석 기법은 지점빈도해석 기법에 비하여 한정된 강수자료를 활용하는 측면 등 여러 가지 장점을 가진 확률 강수량 산정방법이다. 그러나 이 기법을 적용하여 확률강수량을 산정하기 위해서는 강수의 지역구분을 먼저 수행하여야 한다. 강수지역의 구분을 위해서는 여러 가지 기법이 존재하나 최근에는 Cluster 기법 중 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등을 주로 적용하여 지역구분을 수행하고 있다. 그러나 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등은 산정 방법내에서 최적 군집수를 결정할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 임의적으로 최적 군집수를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 Cluster 평가지수 중 하나인 Dunn 지수를 이용하여 최적 군집수를 제시하고자 한다. 본 연구에서 강수지역을 구분하기 위하여 적용한 인자는 월 평균 강수량, 연 평균 강수량, 월 최대 강수량, 경도, 위도, 고도 등이며, 이를 K-means, PAM 및 친근도 전파 기법을 통하여 강수지역을 구분하였다. 적정 군집수를 임의적으로 증가시켜 가면서 Dunn 지수를 산정하였다. 산정된 결과를 통하여 최적 군집수를 결정하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.26 no.5
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• pp.404-416
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• 2005

The seasonal and regional distribution of precipitation in Korea, terms of the amount of precipitation per day, number of days, and intensity was analyzed using precipitation data from 1971 to 2000. The significance level of the linear trend of these data was also investigated using the analysis of variance of each variable. The amount of precipitation per day less than 80 mm per day appeared in the Honam area which also shows a large number of precipitation day value during the fall and winter. However, the lowest amuont of precipitation per day was shown in the Youngnam area. The positive trend of the annual precipitation amount has also been detected in all stations except for a few station in Honam, and the positive trend of precipitation intensity is statistically significant in most of the stations at the Chungcheong and Gyeonggi area. The linear trend of precipitation intensity in these area is found to be significant at the $5\%$ level.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.518-518
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• 2015

이 연구에서는 ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여, 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오에 의한 강수량이 제공되지 않는 해안선지역에 대해 기후변화시나리오를 이용하여 장래 강수량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였다. 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오에 의한 장래강수데이터의 경우 복잡한 해안선지역에 대해 장래 강수데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 최근의 지형도를 적용하여 기상청에서 제공하지 않는 지역에 대해 보완격자를 생성하고, 공간보간 기법을 이용하여 이를 해결할 수 있다. 1km 격자단위의 강수데이터를 생성하기 위하여 GIS내에 여러 툴(tools)의 기능을 단계적으로 모형화하여 순서화된 작업을 자동적으로 수행할 수 있는 model builder를 사용하였다. 데이터 변환작업을 위한 전처리, 데이터 보간 추출 기능과 공간보간기법을 적용하여 기후변화 시나리오가 적용된 데이터누락지역에서의 장래 강수예측데이터를 생성할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오를 이용하였고, 일부 해안선과 섬 지역에 대해 장래강수량을 생성할 수 있는 보간기법이 적용된 모형으로 한반도 남한지역 중 강수자료가 제공되지 않는 총 4,186개의 격자에 대해 적합한 공간보간기법을 선택하여, 일단위 및 월단위 강수자료를 생산할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 강수데이터의 경우 'ASCII' 파일 형식으로 기후변화 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 별도의 프로그램을 이용하여 강수예측자료를 얻어야 하는 문제가 있다. 강수예측자료를 텍스트파일 형태로 사용자가 원하는 좌표를 선택 한 후 데이터를 추출할 수 있도록 격자화하여 저장되도록 하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.35 no.7
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• pp.518-528
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• 2014

In this study, a model of rainfall drop-size distribution was modified using PARSIVEL-retrieved rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong mountainous area. A prototype model (Modified ${\Gamma}$ distribution model) applicable for this area was decided through the comparative analysis between results from models proposed by preceding research and PARSIVEL-retrieved data over Daegwanryeong mountainous area. In order to apply the prototype model for Daegwanryeong region, the parameters (${\alpha}$, A, B) were made via sensitivity experiments and models of the rainfall drop-size distributions for five cases of rainfall rate were proposed. Results from the proposed five models showed high correlations with PARSIVEL-retrieved data ($R^2=0.975$). In order to suggest a generalized form of rainfall drop-size distribution, interaction equations between rainfall rates and parameters (${\alpha}$, A, B) were investigated. The generalized model of the rainfall drop-size distribution was highly correlated with PARSIVEL-retrieved data ($R^2=0.953$), which means that the proposed model from this study was effective for simulating the rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong region. However, the proposed model was optimized for rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong region. Therefore, broad observations of other regions are necessary in order to develop the representative model of the Korean peninsula.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.21 no.4
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• pp.366-372
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• 2019

The PRISM model has been used to estimate precipitation in South Korea where observation data are readily available at a large number of weather station. However, it is likely that the PRISM model would result in relatively low reliability of precipitation estimates in North Korea where weather data are available at a relatively small number of weather stations. Alternatively, a hybrid method has been developed to estimate the precipitation distribution in area where availability of climate data is relatively low. In the hybrid method, Regression coefficients between the precipitation-terrain relationships are applied to a low-resolution precipitation map produced using the PRISM. In the present study, a hybrid approach was applied to North Korea for estimation of precipitation distribution at a high spatial resolution. At first, the precipitation distribution map was produced at a low-resolution (2,430m) using the PRISM model. Secondly, a deviation map was prepared calculating difference between altitudes of synoptic stations and virtual terrains produced using 270m-resolution digital elevation map (DEM). Lastly, another deviation map of precipitation was obtained from the maps of virtual precipitation produced using observation data from the synoptic weather stations and both synoptic and automated weather station (AWS), respectively. The regression equation between precipitation and terrain was determined using these deviation maps. The high resolution map of precipitation distribution was obtained applying the regression equation to the low-resolution map. It was found that the hybrid approach resulted in better representation of the effects of the terrain. The precipitation distribution map for the hybrid approach had similar spatial pattern to that for the existing method. It was estimated that the mean annual cumulative precipitation of entire territory of North Korea was 1,195mm with a standard deviation of 253mm.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.44 no.5
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• pp.605-623
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• 2009

This study is aimed to classify rainfall regions in Pakistan. Classification of rainfall regions is essential to understand rainfall patterns in Pakistan. Rainfall patterns have been investigated using a factor and cluster analysis technique by 10-days rainfall parameter. The data used here have been obtained from 32 specific weather stations of PMD (Pakistan Meteorological Department) for the period of January 1980 to December 2006. The results obtained from factor analysis provide three factors and these three factors accounts for 94.60% of the total variance. For a better understanding of rainfall regions, cluster analysis method has been applied. The clustering procedure is based on the Wards method algorithm. Overall, these rainfall regions have been divided into six groups. The boundary of the region is determined by the topology such as Baluchistan plateau, Indus plain, Hindu Kush and Himalaya ranges.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.1 no.1
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• pp.45-60
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• 1995

The purpose of this study is to classify the Korean precipitation regions on the basis of the characteristics of extratropical cyclonic precipitation. From now on, extratropical cyclone is called cyclone in short. By using factor analysis and Ward method in cluster analysis, precipitation regions on the basis of the characteristics of cyclonic precipitation are classified The principal data used in this study are daily precipitation records obtained from 60 weather stations of the Korea Meteorological Service during the ten years($1981{\sim}1990$), and weather charts published by the Japan Meteorological Agency. The results obtained in this study are summarized as follows: (1) In the factor analysis using 43 variables which have relation to the extratropical cyclonic precipitations, They are seven factors whose eigenvalues are above 1.0. This explains 86 percent of total amount. The first factor explains the characteristics of precipitation in the middle-west area and its contribution degree has the highest 10.9 percent. (2) According to the cluster analysis method of Ward, extratropical cyclonic precipitation regions are classified seven macro regions(such as Kyungki and North Youngseo, Youngdong and Ullungdo, Hoseo and South Youngseo, Honam and Northwest Chejudo, Southeast Chejudo, North Youngnam, and South Youngnam), 22 meso regions. (3) The characteristics of precipitation regions have relations to the path of cyclone, the direction of air inflow and the strike of mountain ranges. As the conclusion, the Central China Low brings much precipitation in the southern coast and southern area of Korea as moving to the northeastward. The North China Low moves eastward and brings much precipitation in the western area of the Taeback mountain ranges. The probability of extratropical cyclonic precipitation is the lowest in the inland of Yeongnam and the eastern coastal areas which belong to the rain shadow region. Namely, The seasonal and spatial characteristics of precipitation are closely associated with the path of cyclone and the direction of air inflow according to its passage, and the strike of mountain ranges.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.33
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• pp.26-36
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• 1986

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 자료와 분석방법 2. 강수량의 연변화유형과 강수지역, (1) 연강수량의 분포특성, (2) 강수량의 연변화유형과 공간분포, (3) 강수지역

• Journal of the Korean earth science society
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• v.27 no.2
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• pp.149-158
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• 2006

This study analyzes the seasonality precipitation using precipitation data from 1973 to 2001 over South Korea. The Seasonality Index and Annual variation of the Seasonality Precipitation were investigated from sixty-three observation stations. The Seasonality Precipitation means the degree of the precipitation falling intensively for some specific months. Spatially, precipitation that has a strong characteristic of regional shower is defined as seasonal precipitation. Precipitation forms are changed with various reasons and mainly the sporadic and local shower precipitation after rain spell in summer. Especially there appears a tendency that this kind of precipitation is sharply increasing in 1990's. Seasonality Index is used as a method to understand seasonal precipitation. If the yearly rainfall is concentrated for some specific months, Seasonality Index is growing gradually. It is confirmed that there is a tendency that all the from sixty-two observation stations Seasonality Index. While Seasonality Index over South of Korea concentrated from June to August because of the summer rain spell in the past ($1973{\sim}1982$), there appears to be a tendency that it concentrated from August and September since the mid 1990's. From the analysis of seasonal precipitation intensity distribution, most of southern Korea is under seasonality precipitation intensity 4. The seasonality precipitation intensity classification results are as follow: most of the observation stations were on a scale intensity of 3 and 4 in the past but currently reads seasonality precipitation intensities of 5 and 6.